（来源：上观新闻）
Arena.ai🖍同时测试了🎟V4 F🤽♂️💛lash，两款🔄模型均支🖖持100万t📝oken上下文🆚😲。在推理框架优化层🇰🇿面，寒武😓😃纪在 🧝♂️vLLM😽 中全面支持🥺🧷 TP /🌛🇧🇷 PP🎭🕣 / SP/🎁📻DP/EP 5D🇦🇨🍸 混合并行、通信🎚⛺计算并行、⬛低精度🕯量化以及 PD🍼🚛 分离部署等优🚗🇧🇫化技术，通过策略🆚🔓优化，在满♿足延时约束下👩👩👦达到最佳的词元吞🇲🇻🎉吐能力，显著提❎升端到🇫🇴🇭🇹端推理效率👡🚎。
训练侧同样没有🇪🇹🐥缺席🇧🇪。KVLink、B📱lock-🚉💅Attent🧩🇨🇻ion、Cac🏴💐heCl🐱ip等🐌🇹🇿方案都走的是这条🎾🕌路🔗。
这说明，当训练🖕😰数据涵盖👨👦🇧🇼了不同类型的🕸😋文本结🚫构时，适配🏃器能够学到更通🥠用的"🧩文档边🦔界拼接"模式，🏗不依赖于🤹♂️特定领域的文🇲🇩字风格，从👩👦而成为一个🇨🇨👛可以在真实🆙RAG😛✨系统中直接🇧🇱🌇部署的🕖📊引蜘蛛软件通用组件——毕竟🇲🇿⛏在真实系统里，谁📌🇻🇪也不知🧯道用户下一个问题➰会涉及什么领域的🇸🇮文档3️⃣🚕。
